• 免费好用的星瞳AI云服务上线!简单标注,云端训练,支持OpenMV H7和OpenMV H7 Plus。可以替代edge impulse。 https://forum.singtown.com/topic/9519
  • 我们只解决官方正版的OpenMV的问题(STM32),其他的分支有很多兼容问题,我们无法解决。
  • 如果有产品硬件故障问题,比如无法开机,论坛很难解决。可以直接找售后维修
  • 发帖子之前,请确认看过所有的视频教程,https://singtown.com/learn/ 和所有的上手教程http://book.openmv.cc/
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  • 如果涉及代码,需要报错提示全部代码文本,请注意不要贴代码图片
  • 必看:玩转星瞳论坛了解一下图片上传,代码格式等问题。
  • 能帮忙看看为什么小车无法巡直线吗?老是跑偏。(轨道只是直线,没有弯道)



    • THRESHOLD = (12, 100, -14, 117, -116, 78) # 红色阈值
      import sensor, image, time, math
      from pyb import LED
      import car
      from pid import PID
      rho_pid = PID(p=0.4, i=0)
      theta_pid = PID(p=0.001, i=0)

      #LED(1).on() #打开openmv的RGB灯用来补光,为了避免颜色受环境的影响
      #LED(2).on()
      #LED(3).on()

      sensor.reset()
      sensor.set_vflip(True)
      sensor.set_hmirror(True)
      sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
      sensor.set_framesize(sensor.QQQVGA) # 80x60 (4,800 pixels) - O(N^2) max = 2,3040,000.
      #sensor.set_windowing([0,20,80,40])
      sensor.skip_frames(time = 2000) # WARNING: If you use QQVGA it may take seconds
      sensor.set_auto_gain(False) #关闭自动增益
      sensor.set_auto_whitebal(False) # 在对颜色识别时,关闭白平衡
      clock = time.clock() # to process a frame sometimes.

      #补充find_apriltags()函数参数
      #由Tx、Ty、Tz三个方向确定镜头与tag标签的实际距离
      #比例系数k =实际/根号(TxTx +TyTy +Tz*Tz)
      #经过多次实距测量与虚距计算,求得平均比例系数K=24.5

      while(True):
      clock.tick()
      img = sensor.snapshot().binary([THRESHOLD]) #img.binary进行图像的阈值分割。黑白。
      line = img.get_regression([(100,100,0,0,0,0)], robust = True)
      if (line): #此函数还会返回一个line对象,即视野中一条直线
      rho_err = abs(line.rho())-img.width()/2 #利用line对象的theta返回值和rho,(theta代表返回线段的角度, rho代表偏移的距离),利用theta和rho来控制小车角度
      if line.theta()>90:
      theta_err = line.theta()-180
      else:
      theta_err = line.theta()
      img.draw_line(line.line(), color = 127) #在图像中画出视野的中央线
      print(rho_err,line.magnitude(),rho_err)
      if line.magnitude()>8: #magnitude越大,说明线性回归效果好。再进行下面的pid运算
      #if -40<b_err<40 and -30<t_err<30:
      rho_output = rho_pid.get_pid(rho_err,1)
      theta_output = theta_pid.get_pid(theta_err,1)
      output = rho_output+theta_output #将两个pid参数相加,output输出的参数是什么?
      car.run(30+output, 30-output)
      else:
      car.run(0,0)
      else:
      car.run(0,-0) #~~~~这个位置感觉不应该原地转,当小车向前行驶,停下run(0,0)时要识别tag,而且不能再车位中转
      #pass
      #补充,现在的问题是,小车以黑白巡线了,但巡线后不能识别tag(tag是彩图),下面两行代码是我的处理。
      sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) #更改相机像素模式
      img = sensor.snapshot() #截取图像
      for tag in img.find_apriltags(fx=f_x, fy=f_y, cx=c_x, cy=c_y): # for循环,tag相当于变量i;不说默认为寻找TAG36H11
      img.draw_rectangle(tag.rect(), color = (255, 0, 0))
      img.draw_cross(tag.cx(), tag.cy(), color = (0, 255, 0))
      print_args = (tag.x_translation(), tag.y_translation(), tag.z_translation())
      #遇到tag时电机启停
      Tx=tag.x_translation()
      Ty=tag.y_translation()
      Tz=tag.z_translation()
      d=24.5math.sqrt(TxTx+TyTy+TzTz)
      if d>9: #当实距大于9,小车开
      car.run(30,30)
      elif d > 6 and d <9: #实距6~9范围内,小车停
      car.run(0,0)
      else: #其他距离,小车停
      car.run(0,0)
      print("Tx: %f, Ty %f, Tz %f" % print_args)
      #print(clock.fps())



    • https://singtown.com/learn/50037/

      如果是不一样的小车,没有硬件我无法帮助你。